机器人社会智能（Robotic Social Intelligence）是指机器人在与人类或其他智能体互动时，能够理解、适应并遵循社会规范、情感表达及文化习惯的能力。这种智能不仅要求机器人具备基础的感知与认知能力，还需融入对人类行为模式、社交信号（如眼神、手势、语调）的解读，从而在动态交互中表现出自然、协调的社交行为。机器人社会智能的核心在于模拟人类社交中的共情能力与情境适应性，使其在服务、教育、医疗等场景中能够建立可信赖的互动关系。
在实际产品开发中，社会智能的实现依赖于多模态感知技术（如计算机视觉、语音情感分析）、意图预测模型以及行为生成算法的协同。例如，养老陪护机器人需通过分析老人的微表情和语音停顿来判断情绪状态，进而调整对话策略；零售导购机器人则需识别顾客的肢体语言以判断购买意向。当前技术挑战在于社会规则的动态性与文化差异性，这要求算法具备持续学习与上下文推理能力。未来，结合大语言模型的情境理解与强化学习的交互优化，将成为提升社会智能落地效果的关键路径。